导读:本文包含了调制参数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:异步联网,频率调制,直流输电,直流频率限制器
调制参数论文文献综述
高原,马宁宁,王德林,孙宁杰,周鑫[1]（2019）在《异步联网下直流频率调制及其参数对送端系统频率的影响》一文中研究指出考虑原动机调速器及直流频率调制的作用,基于直流潮流法以解析形式推导出在直流频率调制影响下送端系统的频率响应以及调频系统的阻尼比,并在此基础上研究了直流频率调制参与调频及其调频参数对送端系统频率动态特性的影响。最后,分析了异步联网条件下直流频率调制在参与含水电机组的送端系统中,对系统频率变化特性的影响。选取实际云南电网楚穗直流输电工程对所提方法进行仿真,仿真结果验证了直流频率调制抑制送端系统扰动频率峰值的有效性,同时证明了其参与水电调频后可以维持送端系统频率的稳定性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年09期）
李玉阁,袁海,蒋智韬,雷明凯[2]（2019）在《高功率调制脉冲磁控溅射沉积NbN涂层特征工艺参数研究》一文中研究指出目的研究不施加基片温度和固定Ar/N2流量比为64/16的条件下,微脉冲占空比、充电电压特征工艺参数与负偏压对NbN涂层相组成、微结构和力学性能的影响。方法采用高功率调制脉冲磁控溅射技术(MPPMS),通过控制微脉冲占空比、充电电压和负偏压等特征工艺参数,沉积一系列具有不同相组成的NbN涂层,通过X射线衍射仪、纳米压痕仪和维氏硬度计,分别表征NbN涂层的相组成、结构、硬度和韧性,并通过扫描电子显微镜(SEM)对NbN生长形貌和压痕形貌进行观察分析。结果改变微脉冲占空比和充电电压,所有NbN涂层均由δ-NbN和δ'-NbN组成,施加基片偏压后,NbN涂层主要由δ'-NbN组成。所有的NbN涂层均呈现致密柱状晶结构,且提高微脉冲占空比、充电电压和负偏压,制备的NbN涂层均更加致密。随微脉冲占空比升高,涂层硬度由25 GPa增至36 GPa,涂层的韧性逐渐增加。提高充电电压制备的Nb N涂层,其表现出与控制微脉冲占空比制备的涂层相似的规律。施加负偏压后,涂层主要由δ'-NbN组成,涂层的硬度和韧性均下降。结论两相结构和高致密性是使NbN涂层硬度和韧性同时增强的主要因素。(本文来源于《表面技术》期刊2019年08期）
崔瑞婷,张凌岳[3]（2019）在《基于相位型空间光调制的涡旋光参数研究》一文中研究指出本文恩采用空间光调制的方法产生涡旋光,利用Matlab软件模拟涡旋光相位板以及涡旋光与平面光干涉条纹,将两种相位板加载至纯反射式空间光调制器产生涡旋光束。利用相机采集涡旋光束截面,观察及测量中空暗核直径,分析其与拓扑荷数的关系。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年08期）
陶冶,杨喜娟[4]（2019）在《线性调频信号的检测与调制参数估值》一文中研究指出系统在时频域对线性调频(Liner FM)信号进行检测与调制参数估计。先重排LFM信号的时频分布图,再使用直线检测方法和形态学细化的图像处理方法实现对LFM信号检测与调制参数估计。通过MATLAB仿真验证了算法的正确性,并给出了实验分析结果。结果表明,重排时频谱图增强了时频聚集性,减小了交叉项的干扰;两种方法均能有效判断信号分量的参数;二者相比,前者能更好地抑制噪声的干扰,调频斜率估计误差更小;后者估计的信号起始频率更准确。(本文来源于《通信技术》期刊2019年07期）
杨柏楠,曹聚亮,于瑞航,蔡劭琨[5]（2019）在《重力传感器参数双轴旋转调制标定方法及实验验证》一文中研究指出重力传感器参数的外场标定可充分发挥重力仪的测量潜力,提高重力测量的精度。利用全局可观性方法,对加速度计在静态条件下的参数可观性进行了分析,推导了静态多位置条件下加速度计参数可观的条件。根据理论推导的参数可观的条件,以双轴旋转重力仪为实验平台,设计了标定参数的编排方案。实验结果表明,该方法所测得的刻度因数对角线的最大偏差达到了10~(-8)量级,利用对角线上的刻度因子修正了叁轴转台的标定结果。2800s纯惯导解算结果证明,使用外场标定参数与实验室叁轴转台标定参数的纯惯性导航精度相当。(本文来源于《导航与控制》期刊2019年03期）
解辉,陈冠一,董庆军,卫晓奇[6]（2019）在《基于中频信号特征参数的卫星通信调制样式识别》一文中研究指出卫星通信调制样式识别与参数估计是空间信息对抗的重要内容之一,在获取制太空权、制信息权方面发挥着至关重要的作用。针对卫星通信中常用通信信号的调制识别,在现有谱分析方法的基础上,提出3种特征参量,丰富识别的信号样式,完善了自动识别流程。该方法不需要精确的载频和码速率等先验信息,同时能够利用信号特征参数自动完成识别。仿真实验验证了所提算法的有效性,并对算法性能进行了分析。仿真结果表明,在SNR为5 dB时所有信号的正确识别率均达到96%以上。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年11期）
郑渝,沈永健,周云生[7]（2019）在《Faster r-cnn实现交迭雷达信号的调制识别与参数提取》一文中研究指出当电子侦察系统接收到"时域交迭脉冲"时,传统方法选择对其丢弃,然而随着电磁环境的日益复杂,脉冲时域交迭情况加剧,丢失的信息也越来越多。提出一种基于甚快区域卷积网络(faster r-cnn)实现时频交迭雷达信号的检测识别与参数提取方法。对雷达信号进行时频变换得到时频图,采用faster r-cnn网络对时频图进行学习,训练好的网络可对时频图上的信号进行调制方式识别和位置确定,从而实现多信号交迭情况下信号的检测、识别与时频参数提取。(本文来源于《遥测遥控》期刊2019年03期）
王彩洁[8]（2019）在《低信噪比下雷达脉内调制信号的识别与参数估计》一文中研究指出随着现代电子战场复杂多样,信息多元化,常见脉冲参数不能有效描述雷达信号的本质特征,对雷达细微特征的研究越来越重要.本文通过对脉内特征的研究,使其对辐射源信号识别提供可靠的依据.本文针对常规信号(NS)、线性调频信号(LFM)、双线性调频信号(DLFM)、多项式调频信号(PPS)、二相编码信号(BPSK)、四相编码信号(QPSK)、多相编码信号(MPSK)、频率编码信号(FSK)以及复合调制信号频率编码-二相编码信号(FSK-BPSK)和线性调频-二相编码信号(LFM-BPSK)进行识别和参数估计并对S型调频信号进行研究.首先,对分数阶傅立叶变换进行研究,利用二维搜索算法精确搜索各个信号的匹配阶次并分析其对应的分数谱图,并对脉内信号的相位结合延时相关、多重一阶差分以及线性回归进行分析,通过对匹配阶次、分数谱图、阶次图结合各种算法进行研究,实现10种信号在信噪比为-10dB时有效识别.其次,基于识别结果利用二阶矩四阶矩法、修正的Rife算法和多尺度haar小波变换等对10种信号中的参数在信噪比为0dB以上时进行精确的估计.最后,对相位逗留原理和S型调频信号的生成过程进行推导,并基于相位差分和小波变换根据S型调频信号的时频图对其进行识别.为了验证算法的有效性,利用MATLAB进行了大量的仿真实验.本文提供的分析方法是总结前人在低信噪比下对雷达脉内信号无法识别且估计精度低的缺陷提出,并且创造性的提出S型调频信号的设计与信号识别,为辐射源信号的识别提供宝贵的技术参考.(本文来源于《东北师范大学》期刊2019-05-01）
周林宇[9]（2019）在《基于压缩采样的宽带信号的参数估计和调制识别》一文中研究指出近年来,无线通信技术的发展十分迅猛,这使得有限的频谱资源变得日益紧缺,因此对频谱资源进行有效的管理将会对无线通信技术今后的发展产生深远影响。在非合作通信中,接收方缺乏发射方的相关信息,但又需要对信号的种类进行有效识别和参数估计;在民用通信中,为了更好的利用频谱资源,也需要对频谱进行检测,以便能够快速获得可用的频谱。这需要对信号的调制参数进行估计,但现有的估计技术大多建立在奈奎斯特速率上,带来了很大的采样压力,因此,在前端实现低于奈奎斯特速率的采样变得尤为迫切。为了克服高采样率带来的影响,本文引入了多陪集采样框架,建立压缩样本与高阶统计量之间的关系,在循环频率域进行分析,直接利用压缩样本重构出信号在循环频率处的高阶循环累积量幅值信息,利用循环累积量出现的位置对信号进行了载频和码率估计,随后利用循环频率处不同信号的累积量幅值不同的特点,对信号进行了调制识别。本文的主要研究内容有:1、研究了压缩感知理论的叁个重要方向,即信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和信号的恢复算法。并对几种压缩采样框架进行了分析,利用多陪集压缩采样框架实现简单的特点,选取了多陪集采样框架作为获得压缩样本的方式。2、研究了信号的高阶统计量的特性,介绍了相关的理论;利用高阶累积量具有累加性和抗高斯白噪声的性质,将信号建模为循环平稳信号。建立压缩样本与高阶累积量之间的关系,在循环频率域进行分析,重构出信号循环累积量的幅值信息;在采样框架确定之后,可以离线计算出所需要的逆矩阵。由于获得的样本数据有限,信号的循环平稳特性具有渐进性质,因此会出现底部噪声。只利用到信号在循环频率处的幅值信息,因此对底部噪声进行了限幅操作,实验结果表明,该操作实现了对噪声的抑制,并且对有用的幅值信息没有产生影响。3、利用重构得到的高阶循环累积量幅值信息,高阶循环累积量出现位置的特殊性,设计算法对信号的载频和码率进行了估计。利用不同信号循环累积量的幅值不同的性质,设计出算法对不同信号进行了调制识别;利用估计载频和码率信息时得到的四倍载频处的峰值信息,实现了对混合信号的调制识别。实验结果表明,该算法能够在低信噪比的情况下实现信号的参数估计和调制识别。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-20）
杜天宇[10]（2019）在《机器学习在信号调制参数盲估计中的应用》一文中研究指出通信信号的参数估计与调制模式识别是通信系统中的关键问题,直接影响到后续信号解调的性能。随着非合作通信系统在现代各种通信环境中的应用变得越来越频繁,信号参数的盲估计在军事通信,卫星通信等各个通信领域的地位日益突出。由于信号的参数盲估计又以准确估算信号带宽为前提,所以带宽的准确估计是非合作通信中的研究重点。一直以来,信号的调制方式识别都是通信领域的重点和热点所在,准确判别信号的调制模式是研究者们一致致力的研究方向。实际的通信系统中,环境复杂多变,导致信号的频谱可能变得复杂难以处理。在发送端没有添加成型滤波器的情况下,会出现旁瓣,高噪声等现象。这时,工程上传统的直接估算带宽估计方法难以对信号带宽进行准确估计,从而对后续的信号处理步骤产生影响。所以本文的研究就是基于复杂信号频谱的基础上进行的信号带宽参数的估计,并在对信号参数估计后对信号调制方式的识别进行探索和研究。机器学习是近年来逐步兴起的新兴概念,这一领域包含了大量适用于各类条件和问题的优秀算法。而通信领域的很多问题和机器学习领域的解决方向有所相似和重迭,所以本文致力于使用机器学习算法来对传统通信问题进行处理,并对通信算法进行改进。从信号复杂频谱的角度出发,本文使用深度学习回归模型来对信号带宽的起始位置和结束位置进行估计,仿真结果表明使用深度学习方案在复杂信号频谱数据上进行带宽估计比起传统方法有10到15个百分点左右的精度提升。同时,本文对五种常规数字通信信号BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM进行了调制识别算法的仿真,分别提出了基于传统通信的算法与基于机器学习的算法并对其进行仿真测试。仿真结果表明使用机器学习算法在牺牲计算量的情况下在识别精度上有较大提升,尤其是在低信噪比的情况下。使用基于图像分类的算法来对信号星座图进行识别从而实现调制模式的识别在低信噪比下工作良好。随着计算力的逐渐提升,机器学习算法在实际应用中也将会有着越来越好的表现。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
调制参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的研究不施加基片温度和固定Ar/N2流量比为64/16的条件下,微脉冲占空比、充电电压特征工艺参数与负偏压对NbN涂层相组成、微结构和力学性能的影响。方法采用高功率调制脉冲磁控溅射技术(MPPMS),通过控制微脉冲占空比、充电电压和负偏压等特征工艺参数,沉积一系列具有不同相组成的NbN涂层,通过X射线衍射仪、纳米压痕仪和维氏硬度计,分别表征NbN涂层的相组成、结构、硬度和韧性,并通过扫描电子显微镜(SEM)对NbN生长形貌和压痕形貌进行观察分析。结果改变微脉冲占空比和充电电压,所有NbN涂层均由δ-NbN和δ'-NbN组成,施加基片偏压后,NbN涂层主要由δ'-NbN组成。所有的NbN涂层均呈现致密柱状晶结构,且提高微脉冲占空比、充电电压和负偏压,制备的NbN涂层均更加致密。随微脉冲占空比升高,涂层硬度由25 GPa增至36 GPa,涂层的韧性逐渐增加。提高充电电压制备的Nb N涂层,其表现出与控制微脉冲占空比制备的涂层相似的规律。施加负偏压后,涂层主要由δ'-NbN组成,涂层的硬度和韧性均下降。结论两相结构和高致密性是使NbN涂层硬度和韧性同时增强的主要因素。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
调制参数论文参考文献
[1].高原,马宁宁,王德林,孙宁杰,周鑫.异步联网下直流频率调制及其参数对送端系统频率的影响[J].电力自动化设备.2019
[2].李玉阁,袁海,蒋智韬,雷明凯.高功率调制脉冲磁控溅射沉积NbN涂层特征工艺参数研究[J].表面技术.2019
[3].崔瑞婷,张凌岳.基于相位型空间光调制的涡旋光参数研究[J].数字通信世界.2019
[4].陶冶,杨喜娟.线性调频信号的检测与调制参数估值[J].通信技术.2019
[5].杨柏楠,曹聚亮,于瑞航,蔡劭琨.重力传感器参数双轴旋转调制标定方法及实验验证[J].导航与控制.2019
[6].解辉,陈冠一,董庆军,卫晓奇.基于中频信号特征参数的卫星通信调制样式识别[J].现代电子技术.2019
[7].郑渝,沈永健,周云生.Fasterr-cnn实现交迭雷达信号的调制识别与参数提取[J].遥测遥控.2019
[8].王彩洁.低信噪比下雷达脉内调制信号的识别与参数估计[D].东北师范大学.2019
[9].周林宇.基于压缩采样的宽带信号的参数估计和调制识别[D].电子科技大学.2019
[10].杜天宇.机器学习在信号调制参数盲估计中的应用[D].电子科技大学.2019